AI前线简介：随着人工智能技术的爆发，人工智能在2017年已经上升为国家战略，并开始在越来越多的行业落地。传统金融行业受到互联网技术的冲击，也走上了数字化、智能化转型之路。此次，InfoQ记者采访了宜信CTO向江旭，聊聊人工智能在金融行业数字化转型中的应用。
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“人工智能更适合服务场景，而不是推动新产业。”
顺应发展浪潮，实现数字化转型
项江旭认为，从技术对行业的影响来看，互联网的发展经历了三个重要阶段。
每一个阶段，都有一些企业能够抓住当时的技术趋势，取得自己的成功。
尽管人工智能科技行业涌现出一批独角兽公司，但在向江旭看来，AI技术与上述技术不同。它更适合在某种场景下使用，而不是创造一个新的行业，因此很难催生另一批巨头公司。基于当前技术趋势和市场环境，企业应顺应发展浪潮，结合人工智能、大数据等技术实施数字化转型。
金融行业数字化转型面临的挑战
在研究金融行业的过程中，向江旭将行业内的公司分为三类：
在数字化、智能化时代，金融行业也不可避免地面临数字化转型的需要，其中传统金融企业的转型需求更为强烈。金融业特别是传统金融机构在转型过程中面临的挑战主要包括以下几个方面：
科技引领变革，具有前瞻性和决策力
在20多年的工作中，向江旭也积累了丰富的领导经验。对于技术领导者如何保持技术远见的话题，向江旭认为最重要的是不断学习。任何技术兴起之后，首先要看看它适用于什么地方，能解决什么具体问题。技术人员容易陷入的一个误解是使用最新、最酷的工具来解决不需要复杂解决方案的问题。这是应该避免的事情。技术领导者必须及时跟踪新技术，深入特定行业和场景，根据场景选择技术，避免盲目跟风。
当被问及“企业技术转型过程中，哪些因素会影响技术决策的实施，技术领导如何应对？”向江旭认为有以下三个方面：
“人工智能非常适合金融行业”
金融应与人工智能、大数据结合
向江旭认为，金融行业本质上就是与数字打交道，对数字化的要求非常高。人工智能的优势在于它可以分析计算海量数据，建立模型，做人类做不到的事情。同时，人工智能缺乏情感的缺点，在要求高度理性、非情感化、必须克服贪婪和恐惧的金融行业中，其实是巨大的优势。比如，在量化投资、审核信用时，AI的决策不涉及个人情感考量，更加理性、正确。此外，与制造业等传统行业相比，金融行业信息化程度更高、数字化基础更好，更容易向智能化转型。
宜信本身具有传统金融的基因和属性。为了实现智能化转型，宜信基于其三大业务板块——普惠金融、财富管理和资产管理，提出了AI金融战略：即在自身业务场景下，根据遇到的问题采用AI技术。例如，通过分析借款人的需求和还款能力来推荐合适的利率和产品；通过分析财富管理客户的需求并为其量身定制所需的金融产品。宜信在线下门店有真人服务，APP上有虚拟服务。在为客户提供服务时，可以利用AI算法构建模型、建立用户画像、分析需求、推荐产品。这些都是基于海量数据的。完全的。
宜信大数据金融
数据收集
宜信的业务涵盖线上线下。其产品在线发布、在线订阅，全部都是数字化的。与客户的每一次互动都通过语音或文本在线下保留，活动也以数据的形式贯穿始终。根据用户线上线下行为，创建清晰的用户画像，实现精准的客户定位。所有采集到的数据信息存储在知识库中，形成用户知识图谱，为不同业务线的决策提供支持和依据。
数据使用情况
宜信如何将大数据与自身业务融合？向江旭介绍，收集的用户数据主要用于以下几个方面：
宜信数据中心
宜信拥有自己的大数据平台，目前正在建设数据中心。据向江旭介绍，宜信数据中心将不同来源的数据进行整合，进行清洗、整理和关联，形成金融知识图谱或金融大脑，供不同业务线使用。
宜信的数据中心还在建设中，底层平台的很多组件已经完成并开源。例如：大数据流式处理平台、大数据总线DBus、大数据虚拟混合服务平台、大数据可视化应用平台等。
宜信人工智能中心
目前，宜信已将人工智能技术的应用摆在重要的战略位置，并提出了“金融拥抱人工智能”的口号。在实施过程中，除了建设数据中台外，宜信目前还在开发人工智能中台。
那么什么是AI中台呢？
在向江旭看来，China 的目的是提供共享服务的复用能力。无论是技术中台还是业务中台，都需要将公共部分组件化，变成可复用的服务对外提供。这些服务可以是功能、算法、模型或一组工具。 AI中台是将AI能力组件化、服务化、工具化，并直接用于其他外部应用场景。
目前，不少企业在智能应用开发过程中存在响应慢、效率低的问题。很多AI研发团队更像是外包团队。他们根据不同业务部门的需求构建自己的岗位，逐步攻克目标。过程重复，效率有限。因此，AI中台旨在提供强大的AI能力支撑中心，根据业务需求快速提供火力支持，快速达成目标。
宜信对AI中台的定义是：
AI中台是智能模型全生命周期管理平台和服务配置系统。通过智能服务的共享复用以及服务研发的自动化管理，帮助前端业务快速构建个性化智能服务。
宜信AI中台层次结构如下图所示：
AI中台位于数据模型服务和业务解决方案之间。向上连接业务，向下传递数据。每个级别都有自己的可重用机制。中间部分从上到下分为三大块：业务理解、模型学习、数据处理；右侧运行监控提供产品和型号的统一封装，以及统一的外部访问接口；左边是全流程的平台管理。 ，包括角色权限、租户管理、流程控制、资源管理等。
宜信多年的金融行业经验积累了大量的技术。例如：宜信有自己的一套适合金融业务的工具、流程和平台，以及相应的算法库和模型库。借助AI中台，可以基于AI中台完成金融知识图谱的构建和建模。 。包括智能客服、智能电话营销、智能收款，还有风控模型、反欺诈模型等都是AI中台的应用场景，是基于AI中台的能力来开发和实践的。 AI中台。目前，AI中台已成功应用于宜信智能投顾机器人（Toumi RA）等产品。
未来，等宜信的AI中台通过内部验证成熟后，宜信还计划将AI中台包装成一个对行业开放的平台，甚至开源与同行共同探讨和共建。
“AI时代已经到来，我们要大胆拥抱，认真实践”
写在最后
作为一名身经百战的技术人员，向江旭见证了技术变革，也见证了“互联网+”模式和业务从线下转向线上的过程。凭借多年对行业的洞察和对技术趋势的前瞻性把握，向江旭非常看好AI技术与金融行业的融合。在向江旭看来，AI时代已经到来，我们必须非常重视AI，特别是AI在金融科技领域的应用。我们应该大胆地拥抱它，认真地实践它。
采访嘉宾介绍
向江旭，宜信首席技术官、科技委员会执行董事，拥有20多年的专业经验，其中18年曾在美国硅谷学习和工作。毕业后，向江旭在思科、CA、戴尔等公司从事软件和网络领域工作。 2010年加入微软，历任微软亚太研发集团董事长助理、集团技术战略总监、云计算与企业事业部首席项目总经理。专注于云计算、物联网、人工智能的应用与落地；回国后进入智慧零售领域，先担任寺库CTO，后担任苏宁云商务IT总部常务副总裁、苏宁技术研究院院长，主导了苏宁易购的发展。无人商店、智能音箱、智能导购等业务，将计算机视觉和人工智能自然语言等技术应用于零售场景； 2018年，向江旭出任宜信CTO，探索人工智能与金融行业结合的创新。
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